- Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
- Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
- Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。
- Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
- Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
- Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
Series是一种类似于字典(dict-like)的一维数组(array-like)的对象，由下面两个部分组成：
- values：一组数据（ndarray类型）
- index：相关的数据索引标签
pandas.Series(data=None,index=None)
ndarray 构造Series
1) From ndarray 使用ndarray构造 # 是一个 引用对象(共用一个内存数据,数据变更相互影响)
List 构造Series
2) From List 使用列表构造# 是一个副本对象(copy一个新内容，数据变更互不影响)
Dict 构造Series
3) From dict 使用字典构造 # 一般不用指定index，因为 dict中的key做为Series的显示索引低于index的优先级值会显示NaN
value 构造 Series
4) From scalar value 使用value构造 # 使用一个标量（常量或变量）构造时，必须指定index，标量会被重复匹配到每一个index
1.1 Series属性
- name 返回Series对象的名字# name表示列名
- shape 返回Series对象的形状# shape表示形状维度
- size 返回Series对象的元素个数# size表示元素个数
- index 返回Series对象的显示索引# index返回所有索引
- values 返回Sereis对象的所有元素值# values返回所有值
1.2 Series的数学运算
Series对大多数NumPy的函数都是兼容的
1) 与非pandas对象运算
服从广播机制原则
2) NumPy functions
3) Series之间运算
- 索引对齐原则
- 对不齐补空值， 使用add\sub\mul\div函数处理空值
DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以看做是由Series组成的字典（共用同一个索引）。
DataFrame由按一定顺序排列的【多列】数据组成，每一列的数据类型可能不同。
设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。
- 行索引：index
- 列索引：columns
- 值：values（numpy的二维数组）
2.1 DataFrame 构造
pandas.DataFrame() #data=None 用于构造DataFrame数据;index=None;columns=None, 行列索引;dtype=None, 数据类型;copy=False,当data参数是dict字典类型时，需要指定index数值，因为dict无序列，也可以在dict外加 [ ] 列表解决
1) From dict of Series or dicts使用一个由Series构造的字典或一个字典构造
2) From dict of ndarrays / lists 使用一个由列表或ndarray构造的字典构造ndarrays必须长度保持一致
3) From a list of dicts 使用一个由字典构成的列表构造
4) DataFrame.from_dict() 函数构造
names = [‘张三’,’李四’,’王五’,’赵六’,’老王’]
yuwen = np.random.randint(0, 100, size=5)
shuxue = np.random.randint(0, 100, size=5)
display(names, yuwen, shuxue)
dictionary = {
‘names’:names,
‘语文’:yuwen,
‘数学’:shuxue
}
score = pd.DataFrame(data=dictionary)
2.2 DataFrame属性
- dtypes
- values
- index
- columns
df.dtypes # 表示查看df内各列类型
df.values # 表示查看所有数据值
df.index # 查看行标签
df.columns # 查看列标签
2.3 DataFrame运算
DataFrame和Series运算，默认就是列索引对齐原则
1) 与非pandas对象运算 # 序列必须相同
2) 与Series对象运算 # DataFrame和Series运算，默认就是列索引对齐原则
3) 与DataFrame对象运算
- 索引对齐原则（row\co
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45632886/article/details/123437364
Author: Cody Jun
Title: Pandas基本用法(详细2.0)
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